基于分层转移的粒子滤波MCMC重采样算法
来源期刊：控制与决策2011年第8期
论文作者：田隽 钱建生 李世银
文章页码：1253 - 1258
关键词：分层转移;变异繁殖;粒子群优化;Monte Carlo Markov链;重采样;粒子滤波;
摘 要：针对粒子滤波中如何设计重采样策略以解决"权值蜕化",同时又可避免"样本贫化"的问题,提出一种基于分层转移的Monte Carlo Markov链（MCMC）重采样算法.当样本容量检测出现"蜕化"时,将样本集按权值蜕化程度进行分层,利用提出的变异繁殖算法,将其与PSO融合产生MCMC转移核,并施以分层子集;然后通过Metroplis-Hastings算法进行接收-拒绝采样,由此构建的Markov链可收敛到与目标真实后验等价的平稳分布.数值仿真结果表明,所提出的算法能以更快的收敛速度和更小的估计误差贴近目标真实后验,从而提高了估计精度.
田隽1,2，钱建生1，李世银1
1. 中国矿业大学信息与电气工程学院2. 徐州工程学院电子与信息工程学院
摘 要：针对粒子滤波中如何设计重采样策略以解决"权值蜕化",同时又可避免"样本贫化"的问题,提出一种基于分层转移的Monte Carlo Markov链（MCMC）重采样算法.当样本容量检测出现"蜕化"时,将样本集按权值蜕化程度进行分层,利用提出的变异繁殖算法,将其与PSO融合产生MCMC转移核,并施以分层子集;然后通过Metroplis-Hastings算法进行接收-拒绝采样,由此构建的Markov链可收敛到与目标真实后验等价的平稳分布.数值仿真结果表明,所提出的算法能以更快的收敛速度和更小的估计误差贴近目标真实后验,从而提高了估计精度.
关键词：分层转移;变异繁殖;粒子群优化;Monte Carlo Markov链;重采样;粒子滤波;
